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近日，螞蟻集團(tuán)知識(shí)引擎團(tuán)隊(duì)協(xié)同浙江大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)正式發(fā)布了其在結(jié)構(gòu)化推理領(lǐng)域的最新成果——KAG-Thinker模型，該模型是KAG框架的重要迭代升級(jí)，聚焦于為通用或?qū)I(yè)領(lǐng)域復(fù)雜推理任務(wù)構(gòu)建穩(wěn)定、可解釋的思考范式。

2025年以來(lái)，OpenAI推出的DeepResearch展示了大模型在復(fù)雜推理任務(wù)中多輪檢索、規(guī)劃推理的強(qiáng)大能力。隨后，產(chǎn)學(xué)界涌現(xiàn)了較多以模型為中心(Model-Centric)的方法，比如Search-R1、ReSearch等。它們的核心思路是，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓模型自己“學(xué)會(huì)”如何檢索和利用外部知識(shí)，從而讓小模型也能像專(zhuān)家一樣“思考”。然而，這些基于自然語(yǔ)言的推理方法就像讓模型“自由發(fā)揮”，推理不嚴(yán)謹(jǐn)、過(guò)程不穩(wěn)定等問(wèn)題依然突出。而人類(lèi)專(zhuān)家解決復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，往往采用結(jié)構(gòu)化的思考方法，把原始問(wèn)題拆解成多個(gè)可獨(dú)立驗(yàn)證的小問(wèn)題，并依次求解。受此啟發(fā)，研究團(tuán)隊(duì)提出了KAG-Thinker，為模型的思考過(guò)程建立一套清晰、分層的“腳手架”，從而提升復(fù)雜任務(wù)中推理過(guò)程的邏輯性與穩(wěn)定性。

該模型延續(xù)了KAG框架LogicalForm自然語(yǔ)言與邏輯函數(shù)雙語(yǔ)義表示機(jī)制，以更好地利用結(jié)構(gòu)化知識(shí)；并通過(guò)廣度拆分與深度求解相結(jié)合的方式，提升問(wèn)題求解的嚴(yán)謹(jǐn)性；同時(shí)引入以知識(shí)點(diǎn)對(duì)齊為中心的知識(shí)邊界判定機(jī)制，以充分利用大模型參數(shù)化知識(shí)與外部形式化知識(shí)，并借助內(nèi)容抗噪模塊降低檢索信息噪聲，增強(qiáng)檢索內(nèi)容的可信度。

視頻1KAG-Thinker與KAG框架集成，「結(jié)構(gòu)化思考」引導(dǎo)的「深度推理」問(wèn)答產(chǎn)品示例

最終，研究團(tuán)隊(duì)將上述策略集成于一個(gè)支持多輪迭代與深度推理的統(tǒng)一架構(gòu)中，通過(guò)監(jiān)督微調(diào)方法訓(xùn)練出KAG-Thinker7B通用模型。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在7個(gè)單跳和多跳推理數(shù)據(jù)集上，其性能相較使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)Search-R1、ZeroSearch、ReSearch等SOTA深度搜索方法平均提升了4.1%。與KAG框架集成后在多跳推理任務(wù)上超越HippoRAGV2、PIKE-RAG等In-ContextLearning（以Qwen2.5-72B為基模）方法。此外，模型也在醫(yī)療問(wèn)答任務(wù)中驗(yàn)證了其在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域中的有效性。其他專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的精細(xì)化定制，可以參考其在醫(yī)療問(wèn)答上的應(yīng)用及表現(xiàn)。

圖1KAG-Thinker語(yǔ)料合成和模型訓(xùn)練過(guò)程概覽

模型方法

模型的架構(gòu)如下圖所示。模型的核心內(nèi)容包括：

圖2復(fù)雜問(wèn)題求解概覽圖

廣度拆分+深度求解：應(yīng)對(duì)復(fù)雜決策任務(wù)

復(fù)雜多跳問(wèn)題通常需拆分為多個(gè)簡(jiǎn)單子問(wèn)題，以更高效地利用外部知識(shí)庫(kù)進(jìn)行求解，KAG-Thinker提出了一種「廣度拆分+深度求解」的方法（詳見(jiàn)圖2）：

廣度拆分：將原始問(wèn)題分解為若干原子問(wèn)題，各子問(wèn)題間保持邏輯依賴(lài)關(guān)系，確保拆分的準(zhǔn)確性。每個(gè)原子問(wèn)題由一個(gè)LogicalForm算子表示。每個(gè)LogicalForm具備雙重表示形式——自然語(yǔ)言描述（Step）與邏輯表達(dá)式（Action），二者語(yǔ)義一致。

深度求解：針對(duì)需要檢索(Retrieval)的子問(wèn)題，進(jìn)行深入求解，以獲取充足的外部知識(shí)保障答案準(zhǔn)確。在檢索前，模型會(huì)先執(zhí)行知識(shí)邊界判定：若判斷當(dāng)前大模型自身知識(shí)已足夠回答該子問(wèn)題，則跳過(guò)檢索；否則繼續(xù)深度求解。

知識(shí)邊界判定：充分利用LLM參數(shù)化知識(shí)

為充分利用大模型的參數(shù)化知識(shí)、減少不必要的檢索任務(wù)，KAG-Thinker以知識(shí)點(diǎn)（如實(shí)體、事件）為中心定義Retrieval子任務(wù)，并通過(guò)SPO三元組限定檢索粒度，以此為基礎(chǔ)判斷大模型與外部知識(shí)庫(kù)的邊界。

知識(shí)邊界判定任務(wù)是一個(gè)無(wú)監(jiān)督過(guò)程：首先讓大模型直接作答子問(wèn)題，再由其判斷該答案是否為真實(shí)答案。此過(guò)程生成兩個(gè)標(biāo)簽：

自然語(yǔ)言輸出的判斷結(jié)果（True/False）；

答案首次出現(xiàn)時(shí)對(duì)應(yīng)token的概率，若低于設(shè)定閾值則標(biāo)記為False，否則為T(mén)rue。

僅當(dāng)兩個(gè)標(biāo)簽均為T(mén)rue時(shí)，才認(rèn)為大模型自身知識(shí)足以回答該子問(wèn)題，無(wú)需額外檢索，可直接采用其生成的答案。

圖3知識(shí)邊界判定

檢索內(nèi)容抗噪：提升檢索內(nèi)容的可信度

對(duì)于必須檢索的子問(wèn)題，Thinker需要判斷當(dāng)前檢索結(jié)果是否能求解出對(duì)應(yīng)子問(wèn)題。然而，不同檢索器檢索的內(nèi)容參差不齊，尤其是網(wǎng)頁(yè)檢索得到的內(nèi)容。

為了更好的分析檢索結(jié)果，檢索抗噪模塊會(huì)分析每篇檢索回來(lái)的文章與當(dāng)前子問(wèn)題的關(guān)系，去掉一些無(wú)關(guān)內(nèi)容，再?gòu)氖Ｓ鄡?nèi)容從中提取一些核心信息，作為直接給出子問(wèn)題的答案還是繼續(xù)進(jìn)行深度檢索的依據(jù)。

LogicalForm求解器

在廣度拆分和深度求解時(shí)，Thinker沿用KAG框架中定義的4種LogicalForm求解器。每種LogicalForm算子的定義如圖4所示。Retrieval主要解決檢索類(lèi)的問(wèn)題，Deduce和Math主要解決推理分析類(lèi)問(wèn)題，Output主要用于答案匯總。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

單跳和多跳問(wèn)答

為了評(píng)估模型的效果，研究團(tuán)隊(duì)選了7個(gè)通用的單跳和多跳推理數(shù)據(jù)集，并使用相同的檢索器(E5-base-v2)，Baseline選擇了最新的ReSearch、Search-R1、ZeroSearch和StepSearch等。并沿用這些Baseline方法的評(píng)價(jià)指標(biāo)(EM)。為了使用相同的檢索器，只使用LogicalForm表示中的Step中的純自然語(yǔ)言的內(nèi)容。整體實(shí)驗(yàn)效果如表1所示。

與無(wú)檢索基線相比，Thinker模型的平均性能比NaiveGeneration和CoT分別高出27.1%和34.6%。

與檢索增強(qiáng)方法相比，Thinker模型的平均性能比Search-o1、IRCoT和NaiveRAG分別高出24.6%、22.6%和14.8%。

與基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法相比，Thinker模型比SOTA模型ReSearch高出4.1%。

具體而言，在單跳數(shù)據(jù)集中平均提升了4.5%，在多跳數(shù)據(jù)集中平均提升了3.9%。主要原因是，知識(shí)點(diǎn)粒度的檢索任務(wù)拆解降低了檢索的復(fù)雜性。

表1不同模型(基座模型Qwen2.5-7B-Instruct)在不同數(shù)據(jù)集上的EM性能

KAG框架升級(jí)

KAGV0.8升級(jí)了知識(shí)庫(kù)的能力。擴(kuò)展了私域知識(shí)庫(kù)（含結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、公網(wǎng)知識(shí)庫(kù)兩種模式，支持通過(guò)MCP協(xié)議引入LBS、WebSearch等公網(wǎng)數(shù)據(jù)源。此外，升級(jí)了私域知識(shí)庫(kù)索引管理的能力，內(nèi)置Outline、Summary、KnowledgeUnit、AtomicQuery、Chunk、Table等多種基礎(chǔ)索引類(lèi)型，支持開(kāi)發(fā)者自定義索引&產(chǎn)品端聯(lián)動(dòng)的能力(如視頻2所示)。

用戶(hù)可根據(jù)場(chǎng)景特點(diǎn)選擇合適的索引類(lèi)型，在構(gòu)建成本&業(yè)務(wù)效果之間取得平衡。在本次0.8的發(fā)版中，KAG全面擁抱MCP，提供接入公網(wǎng)MCP服務(wù)及在agent流程中集成KAG推理問(wèn)答（基于MCP協(xié)議）的能力。

視頻2可配置化的知識(shí)索引構(gòu)建能力

KAG框架的應(yīng)用

KAG框架V0.8版本為T(mén)hinker模型應(yīng)用提供支持，融入KAG框架后的Thinker模型，Math、Deduce都使用框架中的求解器進(jìn)行求解，再用Thinker模型進(jìn)行答案匯總，可以看到KAG-Thinker7B的平均EM和F1性能相比于Thinker模型平均提升3.0%，3.8%。這也說(shuō)明KAG框架能更好的幫助Thinker模型進(jìn)行求解。

表2不同模型在自建檢索庫(kù)上的性能

同時(shí)，針對(duì)KAG框架問(wèn)題拆解不穩(wěn)定的現(xiàn)象，也做了問(wèn)題廣度拆解的穩(wěn)定性測(cè)試，將同一個(gè)問(wèn)題，拆解兩次，如果兩次結(jié)果相同，則分?jǐn)?shù)為1，否則為0。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示，KAG-Thinker7B在HotpotQA、2Wiki和Musique這三個(gè)數(shù)據(jù)集上的穩(wěn)定性表現(xiàn)優(yōu)于KAG-V0.87B和KAG-V0.872B。在常用的溫度參數(shù)0.6和0.8下，KAGwithThinker7B+72B分別相對(duì)于KAG-V0.87B和KAG-V0.872B平均提升了17.9%和7.6%。

圖5不同溫度參數(shù)下不同模型穩(wěn)定性測(cè)試

KAG-V0.8withThinker在三個(gè)數(shù)據(jù)集上的平均性能要優(yōu)于HippoRAGV2和PIKE-RAG，詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)設(shè)置參考KAG-V0.8releasenotes。

雖然KAG-V0.8withThinker大幅度提升了框架的穩(wěn)定性，但是平均性能要低于KAG-V0.872B，略高于KAG-V0.832B。這說(shuō)明7B的Thinker模型的問(wèn)題拆解能力還有所欠缺，分析BadCase發(fā)現(xiàn)，對(duì)于一些復(fù)雜的問(wèn)題，Thinker模型的拆分能力還不夠，例如「WhoisthepaternalgrandmotherofJohnIii,DukeOfCleves?」，需要分解出JohnIii,DukeOfCleves的媽媽是誰(shuí)和JohnIii,DukeOfCleves的媽媽的媽媽是誰(shuí)。

這種問(wèn)題Thinker模型拆分不穩(wěn)定，主要的原因有兩種，第一，LLM對(duì)復(fù)雜的純自然語(yǔ)言問(wèn)題拆分存在不一致，第二，7B模型的泛化能力有限。為了解決這些問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)表示將來(lái)會(huì)從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中合成問(wèn)題拆分樣本，保證模型拆分的一致性。

表3不同框架在多跳推理上的性能表現(xiàn)

醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

為了驗(yàn)證該框架在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的能力，研究團(tuán)隊(duì)在醫(yī)療領(lǐng)域做了一系列的改造，訓(xùn)練出了KAG-Med-Thinker。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示，在DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B上，與已有的多輪規(guī)劃和檢索增強(qiáng)模型IRCoT和ReAct相比，KAG-Med-Thinker分別取得了3.95%和4.41%的顯著性能提升。同時(shí)，它還比NaiveRAG自適應(yīng)檢索模型高出3.8%。

表4、不同模型在MedQA上的準(zhǔn)確性